Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表(3)-2 淡水需要量推計値の比較

本推計	De Fraiture and Wichelnst10)	Pfister et al.9)	Mekonnen and Hoekstra8)	Rost S. et al.11)	Shiklomanov and Rodda 7)
现状
(km3/年)	835
(2010年)	1,570
(2000年)	1,772
(2000年)	945
(1996-2005年)	636
(最小)
1,364
(最大)
(1971-2000年)	2268
(1995年)
2050年
(km3/年)	1,207
(最小)
1,413
(最大)	1,650
(最小)
2,255
(最大)	1,914
(最小)
3,066
(最大)	-	-	-

## （７）持続可能な生物資源利用の在り方と生物資源利用に関わる適切なSD指標の検討

生物多様性の損失をできるだけ回避するように、要拡大農地面積を配分したシナリオⅣ～Ⅵの結果が図(3)-28である。各国の林地に生息する生物種数を考慮して配分したシナリオⅣおよびⅤの結果は、各国の現在の作物収穫面積に応じて配分したシナリオⅢよりも生物多様性の損失が大きくなった。一方、各国の現在の林地面積に応じて配分したシナリオⅥでは、対象動物種の絶滅数の期待値が26.7 E/MSYとなり、緩いプラネタリーバウンダリーを下回る結果となった。以上の結果から、生物多様性の損失を回避するには、生息する生物種数を考慮したシナリオよりも、林地の規模を考慮したシナリオの方が効果的であることが示唆された。しかしながら、本研究では、林地の規模を林地群ごとに算出しているわけではなく、国ごとに区切って算出しているため、実際の林地の規模とは異なることに注意が必要である。

また、要拡大農地面積が最大であったシナリオに対して、食品廃棄物の半減、過去と同じ単収の増加、その両方を達成した場合の要拡大農地面積を推計した結果が図(3)-29である。将来の土地利用の変化をプラネタリーバウンダリー内に収めるためには、各作物の現在の単収の増加率を維持したうえで、食品廃棄物を半減させ、さらに現在の先進国の肉食の消費レベルを40％削減することが必要であると推計された。生物多様性の損失に関しては、単収の増加と食料廃棄物の半減により、プラネタリーバウンダリーに収められるという結果となった。

図(3)-28 各シナリオの生物多様性の損失
図(3)-29 各シナリオにおける要拡大農地面積（SSP3）

食品廃棄物の削減、単収の増加、肉食の削減、施肥の管理等はSD指標の候補となるものであるが、2015年に策定されたSDGs（Sustainable Development Goals）においては、Target 2.3において2030年までの農業生産性の倍増、Target 12.3において2030年までの食品廃棄物の半減、Target 15.2において森林の保全等が掲げられている。しかしながら、これだけではプラネタリーバウンダリーを越えてしまう可能性がある。肉食の抑制や施肥の管理等も含め、より多面的なアプローチについて検討する必要があると考えられる。

## (8) まとめ

以上の成果をまとめると以下のようになる。

1)食料・バイオ燃料に関わる土地需要、それに関わる土地利用の変化（農地の拡大）、農地拡大による生物多様性の損失への影響、農地利用に関わるリンフロー・淡水消費量への影響を推計できるモデルを構築し、これらの関係を総合的に検討する基礎を確立した。

2)食料・バイオ燃料の需要は今後増加することが見込まれ、それによる土地利用の変化、生物多様性の損失、リンの循環は、Rockström et al. $ ^{1)} $ $ ^{2)} $ が提案するプラネタリーバウンダリーを超過すると推計された。一方、淡水利用については、プラネタリーバウンダリーを超える可能性が低いことが示唆された。

3)食品廃棄物の半減、肉食の4割減、これまでのトレンドでの単収の増加等の組合せにより、土地利用の変化をプラネタリーバウンダリー以下にできる可能性が示唆された。また、森林の面積が大きい国・地域で農地の開発を行うことにより、生物多様性の損失をプラネタリーバウンダリー以下にできる可能性も示唆された。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

既存研究では、食料用作物やバイオ燃料用作物の対象範囲が網羅的ではなかったが、本研究では世界184の国・地域、96品目の作物を対象とした分析が行えるモデルを構築した。さらに、牧草も取り扱うモデルへと拡張した。これにより、食料・バイオ燃料に関わる土地需要をより網羅的に分析することが可能となった。

さらに、農地拡大を中心とした土地利用の変化、農地拡大による生物多様性の損失への影響、農地利用に関わるリンフロー・淡水消費量への影響を推計できるモデルを構築し、これらの関係を総合的に検討する基礎を確立した。これにより、複合的な関係にある複数の資源制約・環境制約を同時かつ整合的に分析することが可能となった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本研究では、資源利用に着目してそのライフサイクル全体を捉え、資源制約と環境制約を統合的に検討した。これまで我が国や多くの国において、環境政策は資源が利用された後の廃物（廃ガス、廃液、廃固形物）を対象とし、資源利用そのものに足を踏み入れてこなかった。他方で、資源政策の主軸は供給リスクの高い資源の安定的な供給の確保におかれ、その持続可能な利用と言った側面への配慮は相対的に低かった。昨今、循環型社会形成推進基本計画における資源生産性指標の採用や、国連環境計画（UNEP）における国際資源パネル（International Resource Panel）の検討内容などからも分かるように、資源利用の上流から下流へのフロー全体を捉えた上で、統合的な観点から資源利用を管理することの必要性が徐々に注目されるようになっている。これは、様々な政策を整合させつつ統合していく動きでもあり、この時に有益なアプローチの1つが、資源利用という観点で全体の整合を図っていくことである。本研究のアプローチは、こうした検討の先駆けとして今後の環境政策・資源政策の統合に貢献しうるものであると考えている。

本研究におけるシナリオ分析では、食品廃棄物の半減、肉食の4割減、これまでのトレンドでの単収の増加等の組合せにより、土地利用の変化をプラネタリーバウンダリー以下にできる可能性が示唆された。効果の大きかった単収の増加については、これまでのような改善を今後も期待することは難しい可能性があるが、これらの対策を進めていくことが必要である。また、森林の面積が大きい国・地域で農地の開発を行うことにより、生物多様性の損失をプラネタリーバウンダリー以下にできる可能性も示唆された。これは、大きな森林がある国・地域で農地を開発することにより、生息地の減少率を下げられる種が増えるためである。このような農地開発の配分を国・地域間で行うことは現実的ではないが、そうした方向性を共有することが重要と考えられる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

本研究における農産物需要や土地需要の推計について、この分野の研究に蓄積のあるDr. Fridolin Krausmann、Dr. Karlheinz Erb、Dr. Christian Laukら（Institute of Social Ecology、Alpen-Adria-Universität
Klagenfurt、Austria）との共同研究を行った。このため、2014年11月12日から2015年1月18日の約2ヶ月間、本研究グループより田村賢人を派遣した。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) C. KAYO, H. OKA, S. HASHIMOTO, M. MIZUKAMI, and S. TAKAGI: Journal of Forest Research, 20, 3, 309-320 (2015), Socioeconomic development and wood consumption.

2) S. HASHIMOTO, T. EHARA, K. TAMURA, and T. YAMAMOTO: Global Environmental Research, 19, 2, 165-172 (2015), How can we solve the problems of hunger and obesity simultaneously? An alternative indicator for sustainable development.

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 蟹江憲史編：持続可能な世界をめざして～2030年の世界に向けた国連目標、ミネルヴァ書房、in press

「2章 環境資源制約下での持続可能性の評価と SDGs（執筆担当：馬奈木俊介、玉置哲也、中村寛樹、村上進亮、橋本征二、吉川直樹）」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 田村賢人、吉川直樹、天野耕二、橋本征二：日本LCA学会第9回研究発表会、東京 (2014)「将来の食料・バイオエネルギーの需要に関わる土地制約」

2) 宮内雄飛、松八重一代、橋本征二：日本LCA学会第9回研究発表会、東京 (2014) 「水圈へのリンフローのシナリオ分析」

3) 榎原友樹、井口正彦、田崎智宏、橋本征二、山本太郎：環境経済・政策学会2014年大会、町田（2014）

「ポスト2015年開発アジェンダにおける食料関連目標に関する一考察」

4) 田村賢人、吉川直樹、天野耕二、橋本征二：第42回環境システム研究論文発表会、つくば(2014)

「食料・バイオ燃料に関わる将来の農地需要とその抑制策」

5) K. TAMURA, N. YOSHIKAWA, K. AMANO, and S. HASHIMOTO: The 11th International Conference on EcoBalance, Tsukuba, Japan, 2014

"Land constraints associated with future food and biofuel demands."

6) S. HASHIMOTO, K. TAMURA, N. YOSHIKAWA, and K. AMANO: Joint 11th ISIE Socio-Economic Metabolism Section Conference and 4th ISIE Asia-Pacific Conference, Melbourne, Australia, 2014

“Land constraints associated with future food and biofuel demands.”
7) C. KAYO, S. HASHIMOTO, M. MIZUKAMI, S. TAKAGI, and H. OKA: Joint 11th ISIE Socio-Economic Metabolism Section Conference and 4th ISIE Asia-Pacific Conference, Melbourne, 2014 "The relationship between socioeconomic development and wood resource consumption."

「食料・バイオ燃料に関わる将来の農地需要の抑制ポテンシャル」

9) 矢野夏美、田村賢人、橋本征二：日本LCA学会第10回研究発表会、神戸（2015）「農産物需要の増大による今後の土地利用の変化が生物多様性に与える影響」

10) 山口陽平、田村賢人、吉川直樹、天野耕二、橋本征二：日本LCA学会第10回研究発表会、神戸（2015）

「食料消費に関わる淡水資源必要量の将来シナリオ評価」

11) TAMURA, K., C. KAYO, N. YOSHIKAWA, K. AMANO, and S. HASHIMOTO: The 8th Conference of International Society for Industrial Ecology, Guildford, 2015 "Global demand for agricultural and forest land and its saving potential."

12）田村賢人、加用千裕、佐藤翼、橋本征二：第43回環境システム研究論文発表会、札幌(2015)

「世界の農地・林地需要とその抑制ポテンシャル」

13）田村賢人、橋本征二：第11回日本LCA学会研究発表会講演要旨集、pp.98-99（2016.3／柏）「Planetary boundariesの整合性～土地利用の変化と生物多様性の減少について」

14) 村上真理、C.M. LWIN、橋本征二：第11回日本LCA学会研究発表会、柏（2016）「グローバルな農業由来・生活排水由来リンフローのシナリオ分析」

15）山口陽平、田村賢人、吉川直樹、橋本征二、天野耕二：第11回日本LCA学会研究発表会、柏（2016）

「国際貿易を考慮した食料消費に関わる淡水資源必要量の将来シナリオ評価」

16）中島聡子、橋本征二：第11回日本LCA学会研究発表会、柏（2016）

「放牧による砂漠化危険度マップの作成」

17) 長井翔太朗、橋本征二：第11回日本LCA学会研究発表会、柏（2016）「木質ペレット利用推進による環境保全・地域活性化の評価」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

1) 立命館大学オープンキャンパスにおける学科紹介（主催：立命館大学、2014年8月3日、立命館大学びわこくさつキャンパス、来場者約60名）にて成果紹介

2) 立命館大学オープンキャンパスにおける学科紹介（主催：立命館大学、2015年8月1日、立命館大学びわこくさつキャンパス、来場者約60名）にて成果紹介

## （５）マスコミ等への公表・報道等
特に記載すべき事項はない。

## (6) その他

下記の発表が、The 11th International Conference on EcoBalance（2014年10月27-30日、つくば）で、Poster Award Bronze を受賞した。125件のポスター発表から Gold 2件、Silver 2件、Bronze 2件が選出された。

K. TAMURA, N. YOSHIKAWA, K. AMANO, and S. HASHIMOTO: Land constraints associated with future food and biofuel demands

図(3)-28 The 11th International Conference on EcoBalanceにて

### 8 \. 引用文献

1) J. Rockström et al.: Ecology and Society, 14, 2, art.32, (2009a), Planetary boundaries: Exploring the safe operating space for humanity.

2) J. Rockström et al.: Nature, 461, 24, 472-475, (2009b), A safe operating space for humanity.

3) Iiasa: SSP Database, (2014), https://secure.iiasa.ac.at/web-apps/ene/SspDb/dsd?Action=htmlpage&page=about, accessed in Jul 2014

4) Herrero et al.: PANS, 110, 52, 20888–20893, (2013), Biomass use, production, feed efficiencies, and greenhouse gas emissions from global livestock systems.

5) UNEP: A Report of the Working Group on Land and Soil of the International Resource Panel, (2014), Assessing Global Land Use: Balancing Consumption with Sustainable Supply, UNEP.

6) Baillie et al.: A Global Species Assessment – 2004 IUCN Red List of Threatened Species, (2004), IUCN.

7) I.A., Shiklomanov and J.C. Rodda (editors): World Water Resources at the Beginning of the 21st Century, (2003), UNESCO and Cambridge University Press, Cambridge, U.K.

8) M. M. Mekonnen and A.Y. Hoekstra: Value of Water Research Report Series No.50, (2011), National Water Footprint Accounts: The Green, Blue and Grey Water Footprint of Production and Consumption, , UNESCO-IHE.

9) S. Pfister et al.: Science of the Total Environment, 409, 4206–4216, (2011), Projected water
consumption in future global agriculture: Scenarios and related impacts.

10) C. De Fraiture and D. Wichels: Agricultural Water Management, 97, 502–511, (2010), Satisfying future water demands for agriculture.

11) S. Rost et al.: Water Resources Research, 44, W09405, (2008), Agricultural green and blue water consumption and its influence on the global water system.

12) S. Wirsenius: Human Use of Land and Organic Materials: Modeling the Turnover of Biomass in Global Food System, (2000), Chalmers University of Technology and Goteborg University.

13) 棟居洋介・増井利彦：環境科学会誌, 21, 1, pp.63-88, (2008), IPCC排出シナリオ（SRES）にもとづいた世界の食料必要量の長期推計.

14）吉本皓亮ら：日本LCA学会誌, 5, 2, pp.252-261, (2009)，バイオエタノール需要増を考慮した地球規模の食料需給構造と土地利用改変に関する研究.
## （４）地球システムからの制約の検討（鉱物資源に焦点をあてた検討）

東京大学 村上進亮・醍醐市朗

平成25～27年度累計予算額：9,658千円（うち平成27年度：3,158千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本研究では、鉱物資源がSDGsの達成に対して妨げとなるかどうかについての検討を行った。まず、その検討において重要と考えられる鉱種の同定を行った。具体的には銅、白金族、金、そしてそれ以外のエネルギークリティカルメタルと呼ばれるレアメタル類、例えば希土類やインジウム等が重要であると選ばれた。次に、SDGsの中でもエネルギーアクセスに関するシナリオを設定、これを実現するために必要となる銅の需要を推定した。さらにこれを外生的に供給側のシミュレーションモデルに与えることで、検討を行った結果、かなりのリサイクル促進か、銅の使用強度が改善しない限りは、どのようなシナリオにおいてもかなりの供給不足が起きるであろうことが明らかになった。

## [キーワード]

鉱物資源、Planetary Boundaries、システムダイナミクス、LCA、資源量

### 1. はじめに

非再生可能資源である鉱物資源について、その持続可能な発展に対する悪影響は古くから論じられては来た。ただし、その主たる論点は枯渇であり、そしてその現実味の無さから検討対象から外れた時期もあった。しかしながら、昨今の議論においては、多くの見落とされてきた論点が明らかになり、どの鉱物資源がより重要であるかを検討するCritical Mineralsの議論 $ ^{1)-4} $ 、鉱物とエネルギーのネクサスを考えるMinerals-Energy Nexusの議論 $ ^{5} $ 、その中で急速に注目を集めつつある、天然資源の劣化に関する論点 $ ^{6} $ など、様々な議論が起こりつつある。

そうした中、本研究課題が取り上げるSDGsに対して、鉱物資源が何らかの形でその達成を阻む存在とならないかどうかは検討する必要がある。鉱物資源、特に素材系資源である金属鉱物の一部については、その高いCriticalityがかなり深刻な問題として議論されている。この種の議論は主として高い経済レベルを保持する国家において論じられているが、実際にはこれから成長する国々において深刻な問題を引き起こす可能性も否定はできない。にも関わらず問題が複雑すぎるため、SDGsのように、明確に定量的な設定を求められる目標値に含めることは非常に難しい。また、問題は一部専門家の間でのみ共有されており持続可能性の議論と、本当の意味で統合的な議論がなされている研究事例はほぼ無い。

そこで、サブテーマ(4)においては、こうした鉱物資源、特に素材系金属資源に焦点を当て、社会の持続可能性に対して、より具体的にはSDGsの達成に対する制約として機能してしまうことがないかどうかについて検討を行うことを目的とする。
## 2 ．研究開発目的

前節でも述べたとおり、サブテーマ(4)の目的はSDGsの達成に対して鉱物資源からの制約が存在するかどうかを検討することにある。そこでより具体的な検討目的を以下のように設定した。

まず、制約を考える上で重要となる鉱種を同定する必要がある。その検討に際して、どのような視点からの検討を行うべきかを考える。次にそこで選ばれた視点に基づき、実際に検討を要する鉱種を同定する。

そこで同定された要検討鉱種について、SDGsを達成するような社会シナリオを設定、そのために必要となる鉱物資源需要をシナリオとして推定する。これを外生的に与えるシステムダイナミクスモデルを構築、二次資源の発生・実際のリサイクルを陽に含めた需給モデルとして描くことで、供給障害が発生するかどうかを検討する。

ここでもし供給障害が発生するのであれば、その社会シナリオはこの鉱物の需給が制約となり達成不能であると言うことになる。その有無を検討することをサブテーマ(4)の最終的な目的とした。

限られた時間において効率的に検討を進めるため、最終的な検討は一鉱種のみについて行うこととし、この一鉱種を選ぶために前段階の検討を慎重に進めた。

### 3. 研究開発方法

## （１）要検討鉱種の同定方法の確認、及び同定

サブテーマ(4)は鉱物資源からみた持続可能な発展に対する制約の検討である。しかしながら、鉱物資源と言ってもその種類は多様であり、これが社会の持続可能性に与える影響の在り方も様々である。そこでまず研究の第一段階として、既存文献等から、資源そのものの制約と、それに起因する環境影響による制約の2つの視点から要検討鉱種を抽出する作業を行った。環境影響については、プラネタリーバウンダリーの中で検討されている全ての項目について各種鉱物の利用がどの程度の影響を与えるかを検討し、重要なものについての影響度の高いものが、鉱物として特に注目されるべきであると考え整理を行った。

## （２）要検討鉱種に関するSDGs達成のための将来の需要推定

こうした整理の後、特定の鉱物に対して具体的な需給をシミュレーションするモデルを開発し、SDGsの達成に対して阻害要因となりうるかどうかの検討を行った。まずその第一段階として、エネルギーシナリオをおき、そのために必要なエネルギーインフラ構築のための銅需要を予測した。敢えて極端なシナリオ設定もおくことによって、急速なエネルギーインフラ構築がどのような銅需要を引き起こすのかについて検討を行った。これは、SDGs達成のために基本的な項目だと考えられる、エネルギーアクセスの改善が実施可能なものかどうかを検討するものである。ここで構築した需要推定のためのモデルにおける因果関係の概略図を図(4)-1に示す。なお、モデル構築に際しては、統合開発環境Eclipse 4.4を用い、言語としてはJavaを用いプログラムを構築した。またこれに対して必要な情報の整理に際しては統計処理言語Rを用いて実施した。
シミュレーションモデルの全体像

図(4)-1 シミュレーションモデルの全体像

## （３）要検討鉱種に関する供給サイドのモデル化

次にこの需要側からの検討をより意味のあるものとするために，銅供給に関する詳細なモデルの構築を実施した。銅に関しては、Peak Copperの議論が見られるなど、その供給の限界が公に議論されつつある現実がある。そこで、既存の文献等から得られる資源量に関する精緻なデータの中で最も大きな資源量を持つと考えられる（良く言われる埋蔵量よりははるかに大きい）データベースを元に、現状では開発に着手されていないような鉱山の開発までを視野に入れた供給モデルの構築、結果の検討を行った。

この供給サイドのモデルについては、全ての鉱山（これから新規に開発されるものも含め）が、それぞれ独立な生産に関する意志決定を行うような、非常に詳細なボトムアップ的なモデルである点も特徴になる。ここでは、このモデルの大きな特徴である、鉱山の新規開発について、具体的にどのような複数の意志決定段階を経て鉱山が開発に至るかについて、図(4)-2に示す。

各鉱山の stage を 0～9 に分類する。分類は 0 を未開発、stage 1、2 を初期探査、stage 3、4、5 を F/S、stage6、7 を開発、stage8 を生産、stage9 を閉山とする。まず新規鉱山を Grassroots と Mine Site に分類する。Grassroots とは探鉱活動の最初期段階から周辺でのボーリング、初期鉱量の定量化までを指す。ここには予備調査および評価のための探査も含まれる。
図(4)-2 モデル内での新規鉱山の開発に至る流れ

Mine site とは開発段階にかかわらず、既存の鉱区周辺における探鉱活動を指す。ただし、採掘中の鉱体についての地質工学・岩盤工学的作業、鉱量評価、品位管理あるいは確認ボーリングなどの開発地質調査は除く。稼行鉱山の経済輸送距離内での付随鉱体の探査および開発が決定したプロジェクトまたはその直近での探鉱で生産前段階のものは含まれる。

Grassroots の場合、Grassroots の探査予算で stage1、2 にある鉱山で初期探査が行われる。余った予算で stage 0 の鉱山をランダムで選択し、探査を行う。1 年に 1 度各鉱山で探査を行うか行わないか決定される。探査が行われた場合 stage を 1 進める。次に Late Stage の予算で stage 3、4、5 の状態にある鉱山がランダムに選択されて探査が進む。Stage 6、7 の場合今期を i で表すと需要量[i]>供給量[i]ならば需要量[i+2]を満たすように操業コストが低い鉱山から順に stage が進む。この仮定は今期の需要量を今期の供給量が上回っていた場合、さらに鉱山の開発を進めると常に供給過多になってしまいそのような状況を防ぐことと、開発から生産まで 2 年という仮定をしているため需要量[i+2]に供給量を調整するような形で鉱山が開発されることを考慮した。stage 8 にある鉱山は埋蔵量が 0 になるまで銅の生産を行い stage 9 に移行し閉山する。Mine Site の鉱山も Grassroots の鉱山と同様に stage を変化させるが Mine Site の鉱山は鉱石を近くの選鉱場に輸送するため開発期間はかからないとした。

このような意志決定を各鉱山（これから開発されるものも含め）についてモデル化した先行研究はほぼ存在せず、それ自体がサブテーマ(4)の大きな独自性でもある。なお、ここで用いるデータに関しては、鉱山に関する商用データベース $ ^{7} $ 、並びに USGS（米国地質調査所）が提供する鉱床データ $ ^{8-10} $ を用いている。

こうしたデータを用いた上で、鉱山の意思決定に影響を与えるような費用関数等は全て入手可能な実データから統計的に推定された関数を用いた。実際の生産等に係る関数については、創業規模に対する関数として、また探査の予算についてのみ、価格の関数としている。後者については、実際のデータを検討した結果、市況が良い環境下においては、企業の利益が増加し、これを探査予算に回している傾向が明らかに見られたことからこのようなモデル化を行った。

現時点で未開発の鉱床データについては、USGS (米国地質調査所) が提供する鉱床データ 8-10 を
元に、1189 の未開発鉱床のデータを得た。この他に、データベースには含まれるがデータが不完全なものについては、同一地域内の鉱床を参考に保管するなどしてデータを用意している。

また生産中の鉱山についてのデータはSNLのAnnual Production Summaryで入手したものを使用している。

## 4 ．結果及び考察

## （１）要検討鉱種の同定方法の確認、及び同定

要検討鉱種の同定にあたり、プラネタリーバウンダリーの中で言及されている環境制約について改めて検討したところ、サブテーマ(4)が検討するエネルギー資源消費、並びに鉱物資源消費に関連するものは次の7つであることを改めて確認した。すなわち、生物多様性の減少、窒素・リン循環の変化、気候変動、海洋酸性化、成層圈オゾンの減少、エアロゾルの負荷、化学物質による汚染である。土地と淡水に関する問題についても全く無関係ではないが、そのインパクトの大きさを鑑み今回は検討の枠組みから外した。

図(4)-3 資源種とプラネタリーバウンダリーの関係（サブテーマ(4)は非再生可能資源を担当）

そのそれぞれと資源消費の間の関係を既存文献等の情報を整理したところ、一部LCAのインベントリ・インパクトデータとして整備されているものが散見されるものの、その多くは集約されたバックグラウンドデータとしての利用を想定しており、1つの代表的な係数などである場合が多い。また、最終的な製品利用による環境負荷、並びにこれによる環境影響については多くのデータが存在するものの、資源採取現場における環境負荷については、公表データは余り多くないこと、さらに生物多様性の減少や、化学物質による汚染など、比較的ローカルな環境影響が大きく懸念されて
いることが改めて明らかになった。

また、資源制約そのもの、すなわち資源供給制約に関しては、おおよそ全ての枯渇性資源についてデータが入手可能であるものは「埋蔵量」であり、「資源量」ではない。埋蔵量とは、現時点での技術・経済環境下で資源として採掘可能である、すなわち利益を生むことの出来る量であり、またその存在がある程度の確度をもって保証されるものである。よって、まだ見つけられていない資源、もしくは価格の高騰などに依存して新たに埋蔵量として勘定されるものなどについてはまったく分からない。そこで、「探査」とその結果得られる「埋蔵量の増分」については某かの仮定を置いたモデル化が必須である。これらについては、供給側のモデル化においても改めて分析することが必要ではある。

この検討段階においては、資源供給制約については次のような点に気をつけて評価を行った。まずどの程度新規に埋蔵量が増えているか、すなわち資源量から埋蔵量への移行がどの程度起きているかである。資源量の情報自体も収集に努めはしたが、ベースメタル以外の資源量情報は非常に不確実な情報であることから、このような情報を基本とした。その上で、生産量に対してどの程度の埋蔵量を持つか、いわゆるR/P (Reserve / Production: 静的耐用年数)を合わせて検討した。これは言うまでもなく、実際に現在持つ埋蔵量の規模の評価のためのものである。

結果としては、ベースメタルでは銅、貴金属では白金とパラジウム、場合によっては金、その他レアメタルについては、いわゆるエネルギークリティカルメタルの代表格でもあるレアアース、インジウム等が要検討鉱種であることが明らかになった。例えば温暖化のみを考える場合、その生産プロセスのCO₂排出量から、鉄も要検討となる。しかしながら、資源供給制約において、その重要度が下がることから、今回の検討鉱種からは外すこととした。

要検討鉱種の同定結果を受け、需給の検討に際しては、銅を中心にその他のエネルギークリティカルメタルを検討することとした。

## （２）要検討鉱種に関するSDGs達成のための将来の需要推定

先行事例的なケーススタディーとして、電力供給とこれに必要なインフラ向け鉱物資源需要を検討することとした。ここでは銅に関する結果を以下に示す。

これまで、銅に代表されるベースメタルの需要は様々な手法を用いて検討され、予測されてきたが、送電線、配電線などに特化した推計はほぼ見当たらない。発電設備については電源構成のシナリオ等から推計することとし、送・配電線の需要を検討することとした。1人あたり送電線回線延長を、1人あたり電力消費量(表(4)-1中のConsumption)、1人あたり国土面積(Area)、1人あたりGDP(GDP)を用いて重回帰した結果を以下の表(4)-1に示す。
表(4)-1 送電線回線延長の重回帰分析結果

Coefficients:

Estimate	Std. Error	t value	Pr(>|t|)
(Intercept)	0.2751	0.0692	3.975	0.00027	***
Consumption	0.0301	0.0089	3.392	0.00150	**
Area	0.0323	0.0090	3.599	0.00082	***
GDP	0.0035	0.0025	1.435	0.15854

$$ Signif.codes:\ 0\text{‘}\\ **\text{’}0.001\text{‘}\\ **\text{’}0.01\text{‘}\\ \text{’}0.05\text{‘}\\ \text{’}0.1\text{‘}\\ \text{’}1 $$

Residual standard error: 0.3035 on 43 degrees of freedom

Multiple R-squared: 0.7033, Adjusted R-squared: 0.6826

F-statistic: 33.97 on 3 and 43 DF, p-value: 2.039e-11

表から分かるように、1人あたりGDPは説明変数として有意ではない。また、そもそも電力消費量とGDPの間にはそれほど強い相関はない。これは、経済成長の比較的早い段階で電力消費量が伸びるために、ある一定水準以上の1人あたりGDPレベルに到達すると電力消費量との相関が見えにくくなることによるものと考えられる。この分析から分かることは、銅需要の少なからぬ部分を占める電力インフラ向け需要について、これまで良く行われてきたような1人あたりGDP等を代理変数とした経済成長との間の相関だけで推計を行うことは極めて危険だということである。

このような推計を、配電線、発電設備などに対して行った上で、方法の項に示したシステムダイナミクスモデルを用い、銅需給バランスについて検討を行った。具体的に推計に用いたモデルの概略をパラメータの値等を含めて以下に示す。

まず電力需要は次のような形で必要な発電容量へ変換される。

$$ \begin{aligned}&electricityDemand_{r,i}=ElectricityDemandPerCapita_{r,i}\times Population_{r,i}\\ &\\ &totalGeneration_{r,i,g}=\frac{electricityDemand_{r,i,g}}{\left(1-TransmissionLoss_{r,i}\right)}\\ &\\ &generation_{r,i,g}=GenerationMix_{r,i,g}\times totalGgeneration_{r,i,g}\\ &\\ & ただし、Population:\qquad 人口 \\ \end{aligned} $$

こうして必要な発電容量が得られたのち、次に必要なグリッド設備の推定は以下のように進めた。

$$ generatorCapacity_{r,i,g}=\frac{generation_{r,i,g}}{OperationRate_{i,g}}\times\frac{1}{24[h/day]\times365[day/year]} $$

$$ totalGenratorCapacityPerCapita_{r,i}=\frac{\sum_{g}generatorCapacity_{r,i,g}}{Population_{r,i}} $$
さらにこれを送電線、二次系統、配電線の量へと細分化していく。

$$ \begin{aligned}transmissionLengthPerCapita_{r,i}&\\&=0.1913+0.2547\times totalGenratorCapacityPerCapita_{r,i}+0.0227\times AreaPerCapita_{r,i}\\&+(-0.0029)\times GDPPerCapita_{r,i}\\ &\\ transmissionLength_{r,i}&=transmissionLengthPerCapita_{r,i}\times Population_{r,i}\\ &\\ subtransmissionLengthPerCapita_{r,i}&=-0.0088+2.2091\times transmissionLengthPerCapita_{r,i}\\ &\\ subTransmissionLength_{r,i}&=subTransmissionLengthPerCapita_{r,i}\times Population_{r,i}\\ &\\ distributionLengthPerCapita_{r,i}&=8.004\times\ln\left(1.725\times totalGeneratorCapacityPerCapita_{r,i}+1\right)\\ &\\ distributionLength_{r,i}&=distributionLengthPerCapita_{r,i}\times Population_{r,i}\\ \end{aligned} $$

ここまでで必要な設備量、すなわちストックの量を得ることができた。次にこの値を実際の鉱物資源量へ変換する、すなわちストックからフローへの変換作業を行う。ここでは設備の寿命にワイブル分布関数を用いることとし、以下のように進めた。必要なパラメータは既存文献等から収集している。
$$ F(t)=1-\exp\left[-\left(\frac{t}{\eta}\right)^{\beta}\right] $$

$$ G(t)=1-F(t)=\exp\left[-\left(\frac{t}{\eta}\right)^{\beta}\right] $$

$$ r e m i n e d R a t i o(t)=\frac{G(t+1)}{G(t)}\qquad(0\leq t\leq T) $$

$$ initialCapacityRatio(age)=\frac{G(age)}{\sum_{t=1}^{T}G(t)} $$

ただし、 F: 故障発生確率

t: 設備使用期間

T: 設備試用期間上限値

η: 尺度係数 (Scale parameter)

β: 形状係数 (Shape parameter)

G: 残存確率

remainedRatio: 残存係数

initialCapacityRatio: 初期設備量の設備比率

$$ capacity_{r,i+1,age+1}=capacity_{r,i,age}\times remainedRatio(age) $$

$$ newConstruction_{r,i}=totalCapacityDemand_{r,i+1}-\sum_{age}capacity_{r,i+1,age} $$

$$ c a p a c i t y_{r,i+1,a g e=0}=n e w C o n s t r u c t i o n_{r,i} $$

$$ \begin{array}{ll} ただし、&capacity:\quad 設備量 ( 発電設備、送配電設備 )[MW],[km]\\totalCapacityDemand:& 設備量需要 [MW],[km]\\newConstruction:& 新規設備建設量 [MW],[km]\end{array} $$

ここまでで設備量としてのフロー量、すなわち新規設備建設量が求められたことから、これを鉱物資源量へ以下の様に変換する。

$$ \begin{aligned}mineralDemand_{r,i,m}=newConstruction_{r,i}\times MineralComposition_{m}\end{aligned} $$

$$ \begin{array}{ll} mineralDemand:& 設備 \lnot\mathrm{ の 鉱物 投入量 }[kg]\\ MineralComposition:& 鉱物投入原单位 [kg/kW],[kg/m]\end{array} $$

これが総鉱物需要ということになるが、次に二次資源分と一次資源分を分けねばならない。そこでまず加工スクラップ発生量及び実際の投入量を推定する。
$$ newScrap_{r,i,m}=\frac{mineralDemand_{r,i,m}}{1-YieldRate_{m}} $$

$$ replacedCapacity_{r,i}=\sum_{age}capacity_{r,i,age}\times\left(1-remainedRatio(age)\right) $$

$$ oldScrap_{r,i,m}=replacedCapacity_{r,i}\times MineralComposition_{m} $$

$$ \begin{array}{ccc}& ただし、&newScrap：加工スクラップ量 [kg]\\&&YeildRate：歩留り \\&&oldScrap：総老廃スクラップ量 [kg]\\&&replaced Capacity：更新対象設備量 [MW],[km]\\&reinputNewScrap_{r,i+lag,m}&=newScrap_{r,i,m}\times newScrapRecoverRatio_{r,i,m}\\ ただし、&reinputNewScrap：加工スクラップの再投入量 [kg]\\&lag：再投入までのリードタイム [year]\\&newScrapRecoverRatio：回收可能な加工スクラップの割合 \\\end{array} $$

次に老廃スクラップについては次の様に算出する。

$$ recyclableOldScrap_{r,i+lag,m}=oldScrap_{r,i,m}\times RecyclableRatio_{r,i,m} $$

$$ {reinputOldScrap}_{r,i,m}={recyclableOldScrap}_{r,i,m}\times OldScrapRecoverRatio_{r,i,m} $$

$$ \begin{array}{ll} ただし、recyclableOldScrap:& リサイクル可能な老廃スクラップ量 [kg]\\ RecyclableRatio:& リサイクル可能な老廃スクラップの割合 \\ reinputOldScrap:& 老廃スクラップの再投入量 [kg]\\OldScrapRecoverRatio:& 回収可能な老廃スクラップの割合 \\\end{array} $$

これらの合計が、二次資源の合計投入量である。

$$ \begin{aligned}secondaryMinralInput_{r,i,m}\\&=reinputOldScrap_{r,i,m}+reinputNewScrap_{r,i,m}+ScrapFromOthers_{r,i,m}\\&+NetImport_{r,i,m}\end{aligned} $$

$$ \begin{array}{ll}secondaryMineralInput:& 二次資源投入量 [kg]\\ScrapFromOthers:& 他部門で発生する老廃スクラップ量 [kg]\\NetImport:& 老廃スクラップの正味輸入量 [kg]\end{array} $$

ここから最終的に一次資源の投入量を得る。

$$ \begin{aligned}&if mineralDemand_{r,i,m}>secondaryMineralInput_{r,i,m}\\&\quad primaryMineralInput_{r,i,m}\quad\quad=mineralDemand_{r,i,m}-secondaryMineralInput_{r,i,m}\\&otherwise,\\&primaryMineralInput_{r,i,m}=0\end{aligned} $$

$$ primaryMineralInput:\quad 一次資源投入量 ( 純分 )\quad[kg] $$

なおこれまでの式中に現れる添え字は以下の通りである。

r: 地域	i: 時点	m: 鉱物種
g: 電源種	age: 設備年齡
こうして得られた需要推定結果を図(4)-4、図(4)-5、図(4)-6示す。

図(4)-4が電力消費量のシナリオである。BAUシナリオをWorld Energy CouncilのBAUシナリオにもとづき設定している。その上で、途上国・新興国におけるグリッドアクセス率がSDGsにおける大きな達成目標になることから、1人あたり電力消費量が先進国並みのレベルに到達する時点を2030,2060,2100の3通り設定した結果をあわせて示している。

結果については違いを分かりやすく示すためにBAUシナリオと2030年達成シナリオというやや極端なシナリオの結果を示す。更に図中にRES2倍と示しているものについては、太陽光及び風力発電の需要の比率をBAUで用いた比率の2倍とした結果である。

まず図(4)-5に銅の電力システム向け天然資源投入(需要)量を示す。なお図中に灰色に示した部分はこれまでの需要構成比率から、この部門に対して投入することが可能だと考えられる天然資源量を比較のために示した。その結果から分かるように、BaUケースにおいても、2060年頃には資源不足が顕在化することが分かる。これが2030年達成ケースであれば、シミュレーション開始時点から既に不足しておりこれは余り現実的なものではない。シミュレーションのシナリオとして現実的ではないにもかかわらずここに掲げている理由は2030年前後に見られる需要のピークにある。余りに早いグリッド整備を目指した結果、スクラップ発生が需要の伸びに追いつかず、天然資源を大量に投入する必要に迫られていることが分かる。逆にピーク過ぎに1度需要が減少する理由は、一気に投入された送・配電線等が寿命を迎え交換時期に入るために、一気にスクラップが発生・投入された結果である。

もう一点、RES2倍シナリオについて見ると、直接銅消費の増加に結びつく理由のあまりない電源種の変更が銅需要の増加につながってしまっていることが分かる。これは、出力が不安定な電源に対する需要を増加した結果、最大出力が大きめな発電設備を準備せざるをえず、その結果その最大出力に対応可能な送・配電線の設置が必要になったためと考えられる。この変化は決して小さなものでは無いことが分かる。

その上で、電力由来の温室効果ガス排出量(図(4)-6)を見ると、2030年達成ケースでの大きな増加が分かると共にRES2倍シナリオでシミュレーション初期段階においてそれほど削減されないことも見て取れる。後者については、2倍としても元々の構成比率が少ないため、これが大きな値となる2040年頃になると排出量削減につながることが分かる。

このように、電力エネルギーのシナリオ設定が銅需要に大きな影響を与えることが分かる。特に急速なグリッド整備は、リサイクルによる供給可能量を大きく超えるために、天然資源需要に与える影響は非常に大きい。逆に電力インフラ向けの電線に関しては、多くの国で良く管理されており、既に非常に高いリサイクル率を持っていることも今回のモデル整備のためのデータ整理から明らかになっている。これはこの種の電線が素材構成等を含め明らかであり、リサイクルしやすいことも貢献している。いずれにせよ、この部門に関してリサイクルにより資源効率を向上させることは余り期待できず、むしろこれからインフラ整備の進む新興国において、先進国同様のリサイクルシステムを整備することが肝要である。
図(4)-4：電力消費量シナリオ(上)、図(4)-5：銅一次資源投入量(中)

図(4)-6：温室効果ガス排出量(下)の予測結果
銅以外の検討として、化合物系太陽光発電に（より具体的にはCIGS太陽電池）に用いられるインジウムの需要推計を試みた。BaUケースにおける結果のみ示すが、今回のシナリオにおいては、2040年から2050年にかけて、急激に太陽光発電設備の導入が進むことになっている。その結果、2040年頃には1000トン程度であったインジウムの需要はその後10年間で5000トン程度まで拡大する可能性が示唆された。そもそも、インジウムの生産・利用過程においてはその加工歩止まりの悪さがよく知られており、こうした急激な需要変動はインジウムの需給に大きなインパクトを与える可能性がある。

これは、これまでもタンタル、インジウム（ただし液晶ディスプレイ等向け）、希土類磁石などのいわゆるレアメタルブームの中で我々が体験してきた現象でもあるが、急激な需要増に供給サイドが対応できない、また老廃スクラップ経由のリサイクル原料の供給は当然ながら時差があるため全く間に合わないといった状況を引き起こす。こうした場合には、価格が高騰するといった形での供給障害が顕在化することが多い。ただし希土類磁石のケースのように、あまりに寡占的な市場環境にある場合には、物理的な供給不足が懸念される場合も多い。ただし、希土類での供給障害が起きた際、磁石向けの素材については多くの製造業者はかなり多めに保有していた在庫であまり問題を顕在化させずに済んでいる。より正確には、価格高騰の影響は受けているが、物理的な不足は経験していない。また、その際に、磁石向け以外の希土類元素が物理的な供給不足を経験しうるレベルまで問題が顕在化したが、我が国の関連業界は行政の強いイニシアティブの下で、使用量の削減（いわゆる利用強度の改善）や代替を進め問題を乗り切った実績もある。

仮にこうした問題がベースメタルで顕在化した場合は、レアアースの際のような対応は難しいが、このような短期的な劇的な問題の顕在化はそもそもの量の少ないレアメタル特有の現象であるとも言え、ベースメタルで心配すべき現象ではおそらくない。にもかかわらず対応の難しさを考えれば、レアメタルよりもベースメタルを中心に検討を進めるべきであるとの結論に至り、次節の一般化された供給サイドのシミュレーションとその結果の検討においてはどうのみを検討対象とすることにした。

## （３）要検討鉱種に関する供給サイドのモデル化

前項の検討を踏まえ、供給サイドのモデル化を行う。更に需要のシナリオを与えることで改めて需給のバランスからどのような社会像が与えられたときには、資源の供給障害が発生するのかについて検討を行う。但しここで言う供給障害とは、短期的なインシデント、すなわち事故やストライキなどは含まず、純粋に供給能力が不足することを示す。

具体的には需要を外生的に与えつつも、二次資源は内生的に発生させ、かつ鉱山業の特徴を踏まえた供給モデルを構築し、再度需給バランスの検討を行った。ここで鉱山業の特徴としているものは、1）仮に既知であるとしても実際に採鉱の対象となるためには探査が必要であること、2）さらに開発に着手したとしても新規鉱山の開発にはリードタイムが必要であること、3）多くの供給モデルが国を1つの主体として扱っているが、実際には鉱山ごとにその地質条件等に起因し採算も異なるために、その意志決定も異なること、の3点を踏まえ、検討を行っている。また、このモデルに対しては、非常に簡易に、1人あたりGDPと人口、そして資源の利用強度に依存する形での需要を外生的に与えている。これは将来的に持続可能な供給を達成するための利用強度を求めるため
のモデル構造でもある。

基準ケースの需給バランスを図(4)-7に示す。総需要に対する供給量はまったく追いついておらず、2020年代の後半には供給不足となる。ただし、ここでは発生したスクラップに対する回収率（実際に利用された二次資源量／発生したスクラップ）を一定としているためにやや厳しめの結果ではある。但し、より重要な示唆は天然資源側にある。二次資源側が比較的厳しい供給制約を置いているため、天然資源側には非常に大きな需要がある。にも関わらずその生産量は2020年頃には頭打ちとなり、2040年代には低下を始める。Peak Oilの議論 $ ^{11} $ にならったPeak Copperという議論 $ ^{12} $ が昨今見られるようになってきているが、今回のシミュレーションにおいてもほぼ全てのシナリオにおいて、何らかの形のピークは顕在化している。

次に、供給不足を遅らせるべく、需要がやや小さく、またスクラップに対する回収率の高いシナリオを用意した結果を図(4)-8に示す。この場合、2070年頃までは供給不足に陥らずにすむことが分かる。このシナリオでは、発生したスクラップの回収率は急激に上昇し、先ほど供給不足が起きた2025年頃にはほぼ全量リサイクルするような仮定を置いているが、にも関わらず2070年頃には供給不足になる。

このように極端にリサイクル率が向上した場合に何が起こるのかを、天然資源側の供給について見ると、実際には年間生産量が極端に下がるわけではなく、やや少なめの数字のままこれを維持し続け、ちょうど供給不足が生じる2070年頃に始めて生産量が低下することが分かる。モデル内部の変数の推移を観察すると、これはシミュレーション期間の早い段階でかなりの二次資源が供給されるために、鉱山業界は余裕を持って探査を行い、その後の供給に備えていることが分かった。実際に2つのシナリオにおいて2100年までに生産される天然資源の量は実は変わらず、ほぼ同量の銅を掘り尽くしており、異なっているのは生産量の異時点間の配分のみであることが分かる。

ここまでの需給双方の検討から言えることは、我々が鉱物資源をより持続可能な形で利用していくためには、天然資源側の供給に過度なプレッシャーとならない程度の需要規模に需要を抑えることが重要であることが分かる。ただしこれは社会としての資源需要から、二次資源による供給を差し引いた天然資源に対する需要という意味である。非再生可能資源である以上、天然資源の供給はいつか頭を打つものと考えられるが、代替資源や非在来型の資源が現れる前に、供給を途絶させないためにもこうした視点は必要不可欠であり、そのためにどの程度のレベルの資源利用効率の向上が必要になるかをこれからも検討する必要がある。
図(4)-7 基準ケースの需給バランス

図(4)-8 低資源利用強度、リサイクル促進ケース